Panoramica della classificazione delle immagini Tensorflow
La classificazione delle immagini è un processo / attività utilizzato per estrarre classi di informazioni da un'immagine o in altre parole è un processo di classificazione di un'immagine in base al suo contenuto visivo. La classificazione delle immagini Tensorflow è definita processo di visione artificiale.
Ad esempio, possiamo trovare quale tipo di oggetto appare nell'immagine in cui si trova un essere umano, animale o qualsiasi tipo di oggetto.
Che cos'è la classificazione delle immagini Tensorflow?
- Tensorflow offre alcuni tipi speciali di modelli pre-addestrati e ottimizzati per la classificazione delle immagini che contengono molti tipi diversi di oggetti, è potente che è in grado di identificare centinaia di diversi tipi di oggetti che includono persone, attività, animali, piante e luoghi e molti altri.
- Innanzitutto, verrà pre-allenato con diverse classi di immagini.
- Quindi la sua funzione principale è predire ciò che un'immagine rappresenta.
Es: Se ho un modello che è addestrato su due diversi tipi di classi: Dog o Cat
Dopo che fornisce un'immagine come input, fornirà il rapporto di probabilità come output
Dopo aver allenato quel modello, dovrebbe prevedere l'output corretto dall'immagine data.
Produzione:
| Tipo di animale | Probabilità |
| Cane | 0.04 |
| Gatto | 0.96 |
Dall'output di cui sopra, possiamo classificare che ci sono solo il 4% di probabilità che l'immagine contenga un cane e il 96% di probabilità che l'immagine di input data contenga un gatto.
Un'immagine può contenere 1 o più diversi tipi di classi su cui viene formato il nostro modello. Può anche classificare più oggetti.
Incomprensione sulla classificazione delle immagini
- Inoltre, molte persone fraintendono il concetto di classificazione delle immagini e visione artificiale
- Le persone pensano che la classificazione delle immagini possa dirti la posizione dell'oggetto o identificare gli oggetti nell'immagine. La classificazione delle immagini può dare solo la probabilità che l'immagine contenga una o più classi.
- Se si desidera identificare l'oggetto o si desidera conoscere la posizione dell'oggetto nell'immagine, è necessario utilizzare il Rilevamento oggetti.
Passaggi di classificazione delle immagini
Di seguito sono riportati i diversi passaggi da seguire per la classificazione delle immagini:
1. Definizione delle classi
Definisci chiaramente le tue classi in base all'obiettivo e alle caratteristiche dei dati dell'immagine, il che significa che la classificazione della classe dovrebbe essere chiaramente definita.
2. Selezione delle caratteristiche
Funzionalità per trovare relazioni tra le classi che possono essere stabilite usando il colore di un'immagine, la trama di un'immagine, le caratteristiche multi-spettrali e multi-temporali dell'immagine.
3. Esempio di dati di allenamento
Controlla il piccolo set di dati di allenamento per determinare se prendere le decisioni appropriate. Esistono principalmente due tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato che vengono selezionate sulla base dei dati di allenamento.
4. Trova la regola decisionale
Una decisione appropriata viene presa sulla base del confronto tra la classificazione e i dati di addestramento.
5. Classificazione
Dalle regole di decisione sopra, classifica tutti i pixel in una singola classe. Per la classificazione, utilizza due metodi pixel per pixel e classificazione per campo in base alla segmentazione dell'area.
6. Alla fine, verifica i risultati
Controlla l'accuratezza e l'affidabilità e verifica il risultato che ha classificato le classi. Queste sono le cose principali che dovresti seguire per qualsiasi tipo di classificazione delle immagini.
Passaggi per l'archiviazione della classificazione delle immagini Tensorflow - utilizzando Neural Network
- Tensorflow fornisce a tf.keras un'API di alto livello per costruire e formare modelli in Tensorflow.
- Importa i pacchetti necessari
- Ottieni i dati da una fonte esterna o accedi al set di dati Keras fornisce una vasta gamma di set di dati.
- Assicurati che il set di dati delle immagini sia correttamente etichettato.
- Dividere il set di dati in immagini Train con etichette e set di test contiene anche le immagini e le etichette.
- Esplorare i dati osservando la forma e la lunghezza dei dati prima di addestrare il modello. Quindi puoi capire come non ci siano esempi nel set di dati.
- Preelaborare i dati, impostare la dimensione dell'immagine da 0 a 255 pixel in base al set di dati. Mostra le 20-25 immagini con la sua etichetta.
- Costruisci un modello : crea una rete neurale, configura i livelli del modello, compila il modello
- Imposta i livelli di rete : utilizzato per estrarre la rappresentazione dai dati forniti. Molti livelli semplici sono concatenati per creare l'intera rete. Per i livelli Tensorflow fornisce il pacchetto tf.keras.layers per la creazione di diversi tipi di livelli.
- Compila il modello : durante la compilazione del modello ci sono 3 passaggi necessari per la compilazione
- Ottimizzatore : ottimizzatore utilizzato per l'aggiornamento e il calcolo di un valore appropriato e ottimale per i parametri del modello. Tensorflow Keras offre diversi tipi di ottimizzatori come Adam, SGD e Adagrad.
- Funzione di perdita: la perdita viene utilizzata per calcolare l'accuratezza del modello durante l'addestramento del modello. Se la funzione di perdita sta minimizzando durante l'allenamento significa che il modello sta funzionando bene.
- Metriche : utilizzate per misurare e osservare la formazione e il test dei modelli. Ad esempio, controllando l'accuratezza del modello in ogni passaggio l'immagine viene classificata correttamente o meno.
- Train Model : fornisce al modello i dati di allenamento con la sua etichetta. Adatta le funzioni e imposta le epoche che sono iterazioni per addestrare il modello.
- Valuta l'accuratezza : ora il nostro modello è addestrato, ma come verificare che le previsioni siano vere. Per questo, dobbiamo verificare il rendimento del modello addestrato sul set di test. Usa il modello. Valutare la funzione e passare l'immagine di prova ed etichettarla nella funzione.
- Previsione : ora il nostro modello è pronto per creare un modello di previsione. Funzione di previsione per prevedere le etichette delle immagini.
Esempio
Prova tu stesso l'esempio di classificazione delle immagini per capire meglio la classificazione delle immagini. Tensorflow fornisce molti set di dati di build come i dati MNIST che contiene un diverso tipo di immagine con le sue etichette. Prova a prevedere le classi di quell'immagine usando il concetto di classificazione dell'immagine.
Questo è il collegamento per l'esempio fornito dallo stesso Tensorflow usando il pacchetto Tensorflow Keras.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
Segui gli stessi passaggi per archiviare la classificazione delle immagini.
Conclusione
Tensorflow fornisce molti supporti di libreria per archiviare la classificazione delle immagini. Il modello di classificazione delle immagini fornito da tensorflow è utile principalmente per la classificazione con etichetta singola. Il loro modello è stato addestrato per riconoscere 1000 diversi tipi di classi. Se si desidera utilizzare un modello personalizzato che anche tensorflow offre questa opzione di personalizzazione.
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